今年以来，江苏赣榆农商银行以技术创新为支撑，依托大数据、人工智能等数字技术，统筹推进数据整合、模型搭建与模式优化，持续提升审计精准度和穿透能力。该行通过体系化举措赋能审计提质增效，筑牢经营发展风险防控防线。
　　整合数据资源，夯实审计基础
　　该行构建“核心业务系统、信贷管理系统、电子银行系统、第三方合作平台”多维度数据资源池，实现客户信息、交易流水、信贷档案、员工信息等数据的集中整合与实时共享。同时，规范数据采集标准，强化数据校验与治理工作，确保数据真实、完整、准确，为精准审计提供高质量数据支撑，有效破解传统审计数据分散、口径不一、核查困难等难题。
　　搭建审计模型，精准锁定疑点
　　围绕高风险业务场景，构建“通用模型+专项模型+预警模型”三位一体的审计模型体系，以实现风险线索的智能识别、精准定位。针对信贷风险，开发“中介介入贷款识别模型、借户贷款监测模型、不良贷款关联人筛查模型”，通过资金流向追溯、客户关系图谱分析、交易数据关联比对，精准识别虚假贷款、挪用资金、关联交易等问题；针对员工行为，搭建“异常交易监测模型、亲属关联业务筛查模型、违规操作预警模型”，穿透核查员工账户与客户资金往来等风险；针对运营管理，建立“账户异常交易、柜面操作差错”等监测模型，实现风险早识别、早预警、早处置。
　　创新作业模式，提升审计效率
　　该行依托非现场审计系统，开展全量数据远程筛查，精准锁定高风险疑点并形成审计疑点清单。现场审计直奔重点环节、靶向核查取证，有效避免盲目检查与重复劳动。运用大数据分析、关联比对、趋势预测等技术，对海量交易数据进行批量筛查和深度分析，快速定位违规线索，切实解决传统人工审计效率低、覆盖面窄、精准度不足等问题。建立“线上实时监测+线下定期核查”常态化机制，对大额交易、异常流水、高风险业务等进行实时动态监测，确保风险动态可控。该行通过上述举措，推动审计工作从“现场为主”向“非现场筛查+现场核实”融合模式转变，审计质效得到大幅提升。
　　（通讯员张航程）